基于深度學習的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法
關(guān)鍵詞：深度信念網(wǎng)絡(luò) 降噪自編碼網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)降維 入侵檢測
摘要：提出一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。使用SMOTE算法對數(shù)據(jù)樣本中的異常數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)進行數(shù)量平衡,使用降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)(DAE)對平衡后的數(shù)據(jù)進行降維,消除無關(guān)或冗余特征降低檢測建模規(guī)模。在AWID數(shù)據(jù)集上進行實驗,實驗結(jié)果表明,與其它基于淺層學習算法的檢測方法相比,所提方法可有效精簡數(shù)據(jù)特征,降低檢測時間,在檢測精度和誤報率方面體現(xiàn)出了更優(yōu)性能。
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